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1.
概述了水泥行业碳排放的主要来源,分析了目前水泥工业碳减排的主要渠道,指出错峰生产和产能减量置换政策已成为压减水泥过剩产能的两大政策抓手。 相似文献
2.
目的:研究羧甲基化油茶籽粕多糖(CM-COP)和乙酰化油茶籽粕多糖(Ac-COP)的修饰工艺,并研究其对透明质酸酶的抑制作用。方法:以取代度为指标,采用氢氧化钠—氯乙酸法和乙酸酐法分别对油茶籽粕多糖(COP)进行羧甲基化和乙酰化修饰。结果:CM-COP最佳修饰工艺为氢氧化钠浓度1.5 mol/L,反应时间3 h,反应温度60 ℃;Ac-COP最佳修饰工艺为乙酸酐用量3.0 mL,反应时间3 h,反应温度60 ℃;COP、CM-COP、Ac-COP对透明质酸酶的抑制率分别为78.0%,90.3%,92.2%。结论:COP、CM-COP、Ac-COP对透明质酸酶均具抑制作用,且CM-COP和Ac-COP的抑制活性高于COP,说明改性修饰能增加COP的生物活性。 相似文献
3.
4.
针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优. 相似文献
5.
针对雾天车牌图像模糊、车牌识别率低的问题,给出了车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法。算法主要包含色彩迁移去雾和文本修复两个模块。采用MKL(Monge-Kantorovitch Linear Colour Mapping)色彩迁移算法,恢复雾天车牌颜色信息实现去雾;利用车牌的文本像素的强度和梯度特征对车牌图像进行正则化约束,实现车牌中文本的修复。实验结果表明,无论针对合成车牌雾图还是自然车牌雾图,去雾效果良好,且在薄雾、中等雾及浓雾三种不同雾度环境下都能够有效提高车牌识别率。 相似文献
6.
地下工程空间点位地磁扰动变化规律是地磁应急定位的基础研究之一.为了研究井下工程监测目标瞬间地磁扰动的特点与规律,选取井下6个水平巷道为试验区,开展了运输车通行和罐笼升降磁扰动时间、扰动距离和扰动噪声大小的监测和匹配定位试验.发现运输车通行和罐笼提升都会对附近点位产生瞬间磁噪声扰动,主要强噪声扰动时间一般在10 s以内,扰动数值约几百至上千纳特.这些瞬间磁扰动会直接影响地磁匹配结果精度.运用中值滤波或小波去噪的方法对匹配数据进行预处理,可以减弱匹配数据中的瞬间强噪声,提高匹配结果的精度. 相似文献
7.
十字域去噪技术是一种三维锥体滤波,最广泛应用在针对面波噪音的去除上。古城地区由于受地表巨厚沙丘影响及地震地质条件的限制,野外采集的地震资料信噪比很低,不仅存在高能面波干扰,还存在很强的高速折射波噪音,检波点域线性干扰尤其严重。根据古城地区原始地震资料噪音特点,分别针对低速低频面波噪音和高速高频折射波噪音的设计滤波器,两次应用十字域去噪技术,在最大程度保护信号的同时,有效地去除了面波和折射波等线性干扰,提高了资料信噪比,改善了成像质量,取得了很好的效果。实际应用表明,十字域去噪技术相比传统的二维F-K滤波具有明显的优势。 相似文献
8.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
9.
在有雾场景中实现对目标精确检测,是视频监控、智慧城市、无人驾驶等多个实际应用中一个重要的研究内容.为促进真实有雾场景下的目标检测研究,探讨了2个问题:有雾场景目标检测数据集的构建以及真实有雾场景下目标检测的解决方案.首先,设计了一种系统化的、具有真实感的有雾图像合成方法,并建立了合成有雾场景的目标检测数据集.同时,探讨了对真实有雾场景下目标检测器具有提升性能作用的数据集处理方法.其次,探讨了先验知识和模型的联合优化对真实有雾场景的目标检测性能的有效性,并提出了2个框架:基于知识引导的目标检测框架和基于图像去雾和目标检测的联合学习框架.基于知识引导的目标检测框架将统计先验知识用于指导通用目标检测网络学习有雾场景下的目标特征,使通用目标检测器能更好地适应特殊的目标检测场景.基于图像去雾和目标检测的联合学习框架通过去雾模型和目标检测模型的联合优化学习,有效学习图像去雾中恢复的结构细节和颜色特征,从而提高真实有雾场景下的目标检测精度.在RTTS数据集上的实验结果表明,基于知识引导的目标检测框架和基于图像去雾和目标检测的联合学习框架能够有效地提高有雾场景下目标检测器的性能,均值平均精度(mAP)分别为70.5%和66.6%. 相似文献
10.
介绍了国内外以对二甲苯、邻二甲苯和甲苯等苯系物为原料制备2,6-二甲基萘(2,6-DMN)的研发进展。综述了以萘或甲基萘等萘系物为原料甲基化制备法的研究进展,包括甲基化催化剂的开发和二甲基萘的异构化方法。并介绍了低品质催化柴油(LCO)直接分离提取2,6-DMN的生产工艺,为LCO生产2,6-DMN提供参考。 相似文献